用Python爬了我的微信好友，他们是这样的...("Python爬取微信好友数据：揭秘他们的真实面貌")

原创

ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 16 #后端开发

Python爬取微信好友数据：揭秘他们的真实面貌

一、前言

在数字化时代，我们与他人的联系越来越依存于社交软件，微信作为国内最流行的社交工具之一，承载了大量的社交信息。你是否好奇过，你的微信好友们究竟是怎样的群体？他们来自哪里，年龄多大，性别比例怎样？本文将使用Python爬取微信好友数据，为你揭秘他们的真实面貌。

二、准备工作

在进行微信好友数据爬取之前，我们需要做一些准备工作：

安装并配置好Python环境

安装WeChatPCAPI库，用于模拟登录微信PC客户端

获取微信好友列表

三、代码实现

以下是实现微信好友数据爬取的代码：


from wechatpcapi import WeChatPCAPI
def get_wechat_friends():
    # 初始化微信客户端
    api = WeChatPCAPI()
    api.login_by_qrcode()  # 扫描二维码登录
    # 获取好友列表
    friends = api.get_friends()
    return friends
# 调用函数，获取好友列表
friends_list = get_wechat_friends()

四、数据解析

获取到微信好友列表后，我们可以对数据进行解析，提取出以下信息：

好友昵称

好友性别

好友地区

好友个性签名

五、数据分析

以下是针对微信好友数据进行的分析：

1. 性别比例分析

通过统计好友列表中男女比例，我们可以了解自己的社交圈子性别分布情况。


def analyze_gender(friends_list):
    male_count = 0
    female_count = 0
    for friend in friends_list:
        if friend['Sex'] == 1:
            male_count += 1
        elif friend['Sex'] == 2:
            female_count += 1
    return male_count, female_count
male_count, female_count = analyze_gender(friends_list)
print(f"男性好友数量：{male_count}, 女性好友数量：{female_count}")

2. 年龄分布分析

通过分析好友的个性签名，我们可以大致推测出他们的年龄范围。


def analyze_age(friends_list):
    age_distribution = {
        '00后': 0,
        '90后': 0,
        '80后': 0,
        '70后': 0,
        '60后': 0,
        '其他': 0
    }
    for friend in friends_list:
        signature = friend['Signature']
        if '00后' in signature:
            age_distribution['00后'] += 1
        elif '90后' in signature:
            age_distribution['90后'] += 1
        elif '80后' in signature:
            age_distribution['80后'] += 1
        elif '70后' in signature:
            age_distribution['70后'] += 1
        elif '60后' in signature:
            age_distribution['60后'] += 1
        else:
            age_distribution['其他'] += 1
    return age_distribution
age_distribution = analyze_age(friends_list)
for age_group, count in age_distribution.items():
    print(f"{age_group}数量：{count}")

3. 地区分布分析

通过统计好友的地区信息，我们可以了解自己的社交圈子地域分布情况。


def analyze_location(friends_list):
    location_distribution = {}
    for friend in friends_list:
        province = friend['Province']
        if province not in location_distribution:
            location_distribution[province] = 1
        else:
            location_distribution[province] += 1
    return location_distribution
location_distribution = analyze_location(friends_list)
for province, count in location_distribution.items():
    print(f"{province}数量：{count}")